Observações por satélite oferecem uma grande abordagem para investigar as características dos principais parâmetros marinhos, incluindo clorofila e temperatura da superfície do mar, altura da superfície do mar e os fatores derivados desses parâmetros, como frentes. Nosso estudo mostra como usar observações por satélite para descrever os principais parâmetros e suas relações. A ciência de dados de satélite de 2002 a 2017 foi usada para descrever as características da superfície do Mar do Sul da China.
A observação por satélite da clorofila é fator, que é usado para a proteção dos oceanos. Fatores relacionados à variabilidade da clorofila foram investigados por meio de séries temporais. O método pode ser aplicado a outros oceanos globais e será útil para entender a dinâmica marinha e o ecossistema.
Mostramos um procedimento passo a passo para a aquisição de dados de satélite de diferentes parâmetros descrevendo as variabilidades espaciais e temporais e determinando inter-relações entre diferentes fatores. Variabilidades espaciais e temporais de parâmetros são obtidas. São função ortogonal empírica e a inter-relação entre diferentes fatores são adquiridas por coeficientes de correlação zero.
Para a aquisição de dados de clorofila da superfície do mar e da superfície do mar, baixe um conjunto de observações por satélite do MODIS Aqua, para o qual a resolução espacial de ambos os conjuntos de dados é de aproximadamente 4,5 quilômetros em intervalos diários. Armazene os arquivos de satélite baixados na pasta de dados e estruture o diretório de pastas, como mostrado. Adicione o caminho da caixa de ferramentas para o arquivo NetCDF no MATLAB e selecione adicionar com subpastas para incluir os caminhos da pasta scripts.
O caminho para todos os diretórios necessários dos dados e funções aparecerá no caminho de pesquisa do MATLAB. Em seguida, carregue os dados da temperatura da superfície do mar no software de análise. Para aquisição do conjunto de dados de anomalias do nível do mar, baixe dados diários de anomalia do nível do mar com uma resolução espacial de 25 quilômetros a partir do mesmo período de tempo e insira o comando para carregar os dados de anomalia do nível do mar de um único dia.
Para obter os dados de velocidade do vento, baixe os dados de vento do mesmo período de tempo de um produto de re-análise provisória da ERA e insira o comando para ler os dados de vento de um mês. As variáveis u, v e tempo obtidas representam as velocidades zonal e meridiana e o tempo correspondente, respectivamente. Para acessar o conjunto de dados de topografia, baixe os dados de topografia de alta resolução do site dos Centros Nacionais de Informações Ambientais e insira o comando para carregar os dados de topografia no software de análise.
As variáveis XX, YY e ZZ indicam a latitude, a longitude e a profundidade correspondente, respectivamente. Devido à grande cobertura de nuvens na temperatura da superfície do mar e dados de clorofila da superfície do mar, use o comando para substituir os dados originais pelos dados médios de três dias. Como a resolução espacial não é consistente para diferentes conjuntos de dados, entre no comando para interpolar a temperatura da superfície do mar e os dados de clorofila da superfície do mar em uma grade espacial que é a mesma que a grade espacial de anomalia do vento e do nível do mar.
Digite o comando como indicado para calcular o estresse do vento e o enrolamento do estresse do vento. Para calcular a temperatura mensal da superfície do mar, o vento e a série de tempo de anomalia do nível do mar como médias de 30 dias em cada pixel, digite o comando como indicado. Para suavização espacial, digite o comando para executar o script para suavizar os dados médios de temperatura da superfície do mar de três dias em cada pixel.
Para determinar o gradiente da temperatura da superfície do mar, digite o comando para executar o script para calcular todos os gradientes de temperatura da superfície do mar como a diferença de temperatura da superfície do mar entre os dois pixels mais próximos divididos pela distância correspondente. Para identificar uma frente testando o valor do gradiente de temperatura da superfície do mar, rotule o pixel como um pixel frontal potencial se o valor fosse maior do que um limiar designado. Para calcular a probabilidade frontal mensal de observar uma frente, entre no comando.
Para carregar os dados mensais para análise, digite os comandos e aplique uma função ortogonal empírica para descrever as variabilidades espaciais e temporais dos diferentes parâmetros. O programa calculará a magnitude, os valores de eigen e a amplitude das funções ortogonais empíricas para o conjunto de dados. Para determinar a correlação na escala sazonal, digite o comando para calcular as correlações entre dois fatores usando sua série de tempo em cada pixel.
Em seguida, entre no comando para calcular as correlações entre as anomalias mensais da clorofila da superfície do mar e outros fatores. Para exibir as informações do satélite, entre no comando para executar o script para gerar uma vitrine de informações de satélite, incluindo clorofila da superfície do mar, temperatura e vento, e anomalia do nível do mar e distribuição frontal. Digite o comando para exibir o resultado da função ortogonal empírica.
Em seguida, entre no comando como indicado para calcular a relação entre a clorofila e outros fatores em campos sazonais e anômalos. A topografia tem um impacto proeminente na distribuição espacial da clorofila da superfície do mar com clorofila de superfície do mar elevada distribuída principalmente ao longo da costa do Mar do Sul da China, onde a topografia é rasa. O vento também é influenciado pela orografia com o lado de locação de montanhas caracterizado pelo vento fraco e um proeminente cacho de estresse de vento identificado a sudoeste do Mar do Sul da China.
Os limiares aplicados aqui efetivamente capturam a localização da frente e garantem a representação dos limites de massas de água inteiras. Nesta análise, a função ortogonal empírica capturou uma grande variância na seção norte do Mar do Sul da China. A média mensal correspondente da série temporal mostrou que a clorofila da superfície do mar foi elevada durante o inverno e deprimida durante o verão.
A região próxima à costa sudoeste foi caracterizada por uma magnitude fraca, e a variabilidade correspondente foi capturada principalmente pela função ortogonal empírica dois. Os valores de clorofila da superfície do mar foram elevados no verão e baixos no inverno, que estava principalmente fora de fase em comparação com a região norte. De fato, a série temporal mensal para as funções ortogonais empíricas demonstrou clara variabilidade sazonal com função ortogonal empírica duas principais funçãos ortogonais empíricas uma por aproximadamente quatro meses.
As correlações entre a clorofila e outros fatores representam as inter-relações dos fatores. Por exemplo, nesta análise, a temperatura da superfície do mar está negativamente correlacionada com a clorofila, enquanto o estresse do vento está positivamente correlacionado com a clorofila. Assim, uma alta clorofila foi associada a uma baixa temperatura e vento forte para esses dados.
Identificar a variabilidade dos parâmetros oceânicos e investigar sua relação com a clorofila são fundamentais e importantes para a dinâmica oceânica e o ecossistema marinho. Atividades frontais são particularmente importantes porque a alta clorofila é geralmente associada à frente. A modificação pode ocorrer para alterar o limiar da detecção frontal e a melhor abordagem para validar a frente é compará-las com observações do instituto.
Em resumo, o uso de observações por satélite pode descrever com precisão a distribuição espacial e a variabilidade temporal nas características da superfície oceânica. Com a resolução crescente de recursos mais detalhados pode ser identificado e investigado no futuro.
